
大数据“闯入”生活 企业应马上行动
大数据已闯入生活,人们不知不觉进入数据大网。企业,无论什么行业,都应看到这个机会,并马上行动起来。大数据产品很多,有涉及存储、数据库、分析等各个层面。IT168把市场上近百款相关产品做了调查和比较,并评选出不同领域的优秀产品。在此次选中,“最具创新大数据产品奖”由用友AE获得。
刚刚过去的元宵+情人节,百度又火了一把,央视通过百度的大数据技术,形象的为大家展示了当传统元宵节遇上西方情人节,中国网民做了何种选择,哪个城市最热门?等等现实问题,通过数据一一呈现。这是百度继与央视合作“据说春运”特别节目后,又一次将可视化大数据搬上电视银幕。大数据,无论是你看得到的还是看不到的,它都已闯入我们的生活。让我们不知不觉的进入数据大网。企业,无论什么行业,都应该看到这个机会,并马上行动起来。
我们平时所用的大众点评等SNS也是大数据的一种,通过数据汇集帮你实现搜索需求。比如查找周边餐饮,商场。同时,商场也可以利用消费者的搜索数据,来分析消费行为,这就是可带来商业价值的大数据了。如商场通过搜集各项数据,可进行客流分布分析,并且利用数据进行“千人千面”的信息推送,达到精准营销。
有人会说,“就算大数据会带来商业价值,那也都是大企业关注的,我们小企业哪用得着大数据啊”。其实不然,大企业或许会有更多的内部数据来源,他们可以利用这些数据获取对自身企业发展有价值的东西。但这并不代表大数据只用于大企业,小企业也能够收集来自社交媒体平台、政府机构和数据供应商的数据,并从这些数据中提取有利信息。小企业虽然不像大企业那样经常利用数据分析来制定决策,但会使公司走向快速、正确的发展轨道。
当然大数据也不是越大越有价值,企业在收集数据之前一定要有一个具体的目标,或关键性能指标,要明确自己需要什么样的数据,再去有目的地收集数据。当学会有效利用大数据,并对数据进行精准分析时,才能发挥数据的最大价值。那么企业如何实现大数据的挖掘与分析呢?这就需要专业的大数据产品结合企业特点进行更深的探索。
大数据产品很多,有涉及存储、数据库、分析等各个层面。2013年是大数据关注度较高的一年,IT168把市场上近百款相关产品做了调查和比较,并评选出不同领域的优秀产品。在此次选中,“最具创新大数据产品奖”由用友AE获得。据了解,该奖项是由15位大数据领域的资深专家、业界知名学者组成的评选委员会评选得出。
在评委意见中,中山大学海量数据与云计算中心常务主任黄志洪这样表示:“用友AE是一款极具创新性的大数据分析产品,它支持趋势分析和数据模拟,支持结构化和非结构化数据服务,对数据仓库和数据集市进行融合,保证在海量数据情况下报表的高效查询。在性能方面,用友AE达到快于其他传统存储引擎10倍以上的效率,在分析场景下实现10-50倍性能提升。如此性能提升和功能扩展,让用友AE获得最具创新大数据产品奖实至名归。”
用友AE是支持企业计算关键技术的大数据处理平台,包括处理引擎、开发工具、管理工具及数据服务。用友AE包含DW和RDI两个核心元件。DW主要提供在海量数据情况下高性能的数据存储引擎,是一个列存储的数据仓库,完成高效的海量数据分析。RDI实时数据集成系统是基于日志分析和消息中间件技术,内部具有高缓存,高并发的架构,实现了高性能的增量式实时数据集成和灵活的部署模型。
用友AE与用友BQ,共同组成了用友UAP统一的大数据处理和分析产品。用友BQ是在用友AE平台上开发的商业分析平台。用友BQ采用列存、自适应压缩、水平分区、智能索引、并行等技术,可有效支撑大数据实时处理与分析,充分满足企业科学和快速精准决策对于信息的时效性和完整性要求。用友BQ将业务系统数据源化整为零,通过实时的方式抽取增量变化数据进行清洗、转换,然后装载到高性能列式内存数据库引擎中,最后通过丰富的展现形式呈献给用户。
有了高性能和易应用的大数据产品,企业就可以从内部各类数据中进行有效整合,寻找规律;并利用外部的海量数据,进行筛选、提取、分析。在大数据面前,企业要马上行动,结合业务,抓住机遇,创造高价值!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10